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一种面向非均衡分类的随机森林算法
一种面向非均衡分类的随机森林算法
作者:
周扬
沈智勇
沈智威
苏翀
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
非均衡分类
K-L距离
随机森林
平衡随机森林
Bagging
摘要:
随机森林算法是一种简单、有效的集成学习算法.它通过自助法和随机化特征子集的方式增加了集成分类的多样性,进而构建出比Bagging和Boosting更精确的集成分类器.然而,当面对非均衡分类问题时,其建树所使用采用的分裂指标——Gini指数被证明对类分布敏感,这在一定程度上降低了随机森林的分类精度.本文提出一种使用K-L距离作为分裂指标的随机森林.实验采用ROC曲线下面积(AUC)作为分类性能评价指标,通过在低度非均衡数据集和高度非均衡数据集上分别与随机森林、平衡随机森林以及基于Hellinger决策树的Bagging集成分类器相比,K-L随机森林不仅在70%以上的实验数据集上优于其他分类器,而且其平均AUC值也优于其他分类器,分别为0.938、0.937.上述实验结果表明:使用K-L距离作为分裂指标可以有效提高随机森林处理非均衡分类问题的分类性能.
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文献信息
篇名
一种面向非均衡分类的随机森林算法
来源期刊
计算机与现代化
学科
工学
关键词
非均衡分类
K-L距离
随机森林
平衡随机森林
Bagging
年,卷(期)
2018,(12)
所属期刊栏目
算法设计与分析
研究方向
页码范围
56-60,66
页数
6页
分类号
TP301.6
字数
5250字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1006-2475.2018.12.011
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
沈智威
苏州大学城市轨道交通学院
2
1
1.0
1.0
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
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平衡随机森林
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
主办单位:
江西省计算机学会
江西省计算技术研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1006-2475
CN:
36-1137/TP
开本:
大16开
出版地:
南昌市井冈山大道1416号
邮发代号:
44-121
创刊时间:
1985
语种:
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
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